基于GEE平臺的舟曲縣1998—2019年植被覆蓋變化分析

岳奕帆， 陳國鵬*， 王 立， 李小霞， 李 瑱

(1. 甘肅農業大學林學院， 甘肅 蘭州 730070； 2. 舟曲縣氣象局， 甘肅 甘南藏族自治州 746300)

陸表植被是大陸生態系統的基本組成部分，也是連接大氣、土壤、水分和生物的紐帶，在質能循環等方面發揮著不可替代的作用[1-3]，也是反映全球生態變化和氣候變化的重要“指示器”[4-5]。20世紀以來，工業化的快速推進，使得生態環境加速惡化，植被覆蓋相關的研究也因此成為諸多學者關注的焦點[6-7]。

植被覆蓋度(Fractional vegetation coverage，FVC)是指某一地域植物垂直投影面積與該地域面積的比值[8]，反映著植被的茂密程度，不僅是描述地表植被生長狀況的重要指標，也是反映生態系統變化的基礎參數。由于植被歸一化指數(Normalized difference vegetation index，NDVI)可以消除大部分干擾因子的影響，能有效反映植被的生長覆蓋情況、生物量及凈初級生產力等植被參數，而且其數據來源廣泛，是目前最為常用的估算植被覆蓋度的遙感植被指數[9-11]。然而，單一的歸一化植被指數也包含了土壤類型等其他地物特征信息，且存在對高覆蓋度的植被易飽和、對低覆蓋度的植被難區分等不足[12-13]。利用NDVI采用像元二分模型估算植被覆蓋度的方法可以更準確地反映植被覆蓋度的變化特征，已被眾多學者廣泛應用[14-16]。

生態脆弱區因其分布面積廣、系統穩定性差、抗干擾能力弱、易退化等特征[17]，成為了生態修復過程中的短板，保證生態脆弱區的修復進程是促進我國社會經濟高質量發展的重要基礎[18]。在1998年天然林保護工程實施前，舟曲縣的原始植被經歷了大規模砍伐，導致縣域內土壤與植被退化且多發洪澇災害與泥石流，也因此成為了我國典型的生態脆弱區。研究舟曲縣植被時空變化格局不僅有助于了解近年來植被的恢復狀況，還可以為區域生態環境修復效果的評價提供參考，同時也是天然林保護工程績效評價的依據。

基于此，本研究采用Landsat系列數據輔以DEM與氣象數據，采用像元二分模型、中值合成、趨勢分析及穩定性評價等方法對舟曲縣1998—2019年共22 a間植被覆蓋動態特征進行研究，以期揭示植被的時空變異規律、評價植被恢復的穩定程度。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

舟曲縣(103°51′30″～104°45′30″ E，33°13′～34°1′ N)面積約3 015 km2，海拔在1 173～4 504 m之間[19](圖1)，地處甘川二省交匯處，是典型的高山峽谷區。該區域屬溫帶季風氣候，年均降水量約429.2 mm，年均氣溫約為13.9℃。縣域內支流眾多，總徑流量達3.7×109m3[20]。近年來，隨著社會經濟發展致使舟曲縣植被覆蓋層被持續破壞，導致舟曲縣成為國家級三大地質災害多發縣、全國自然災害頻發縣，也是“5·12”特大地震和“8·8”泥石流災害重災縣[21-22]。

圖1 研究區概況圖Fig.1 Study area

1.2 數據來源與處理

遙感影像數據來自Google Earth Engine(GEE)云計算平臺(https://earthengine.google.com)的Landsat Surface Reflectance Tier 1系列數據，包含有1998—2011年的Landsat 5 TM Surface Reflectance Tier 1數據集、2012年的Landsat 7 TM Surface Reflectance Tier 1數據集以及2013—2019年的Landsat 8 OLI Surface Reflectance Tier 1數據集共計316景遙感圖像，這些數據集已經經過了幾何校正、大氣校正等預處理工作。為了減少云層與積雪的影響，選取6—9月植被生長季圖像作為數據源進行中值合成。

數字高程數據源于中國科學院計算機網絡信息中心地理空間數據云平臺(http://www.gscloud.cn)的ASTER GDEM 30 m數字高程數據產品，空間分辨率為30 m。在經過無縫鑲嵌、投影、裁剪得到舟曲縣的高程數據。

氣象數據來源于舟曲縣氣象局，包括降水與氣溫，為2000—2019年的日尺度數據集。

1.3 研究方法

1.3.1植被覆蓋度計算 本研究通過計算植被生長季的NDVI，利用像元二分模型得到植被覆蓋度，再通過變異系數法分析植被多年來的變化及穩定程度[23-24]。

基于像元二分模型計算植被覆蓋度(FVC)[25-26]，其原理是假設一個像元的地表覆蓋由兩部分組成，一部分是有植被覆蓋的地表(NDVIveg)，另一部分是無植被覆蓋的地表(NDVIsoil)，該像元的混合信息就是由NDVIveg和NDVIsoil2個組分因子線性加權合成，各因子的權重是各自的面積在像元中所占的比例，其中植被覆蓋度就可以看作是植被的權重[27-28]。

(1)

式中：FVC表示植被覆蓋度，NDVI表示像元NDVI總值，NDVIsoil表示無植被覆蓋像元NDVI值，NDVIveg表示全部植被覆蓋的像元NDVI值。在年合成NDVI累計統計表上取累積頻率為5%對應的NDVI值作為NDVIsoil，取累積頻率為95%的NDVI值作為NDVIveg[29-30]。參考2008年中華人民共和國水利部頒布的《土壤侵蝕分類分級標準》[31]，并結合高彥凈等[32]對于歷史時期甘肅省植被覆蓋度分級劃分情況，將舟曲縣的植被覆蓋度分為5個等級：低植被覆蓋度(<30%)、中低植被覆蓋度(30%～45%)、中植被覆蓋度(45%～60%)、中高植被覆蓋度(60%～75%)和高植被覆蓋度(≥75%)。

1.3.2趨勢分析法

(2)

式中：K表示方程的斜率，i表示監測年限，yi表示第i年研究區域的植被覆蓋度。當K>0時，表示研究區域內FVC是呈上升趨勢；當K<0時，表示研究區域的FVC是呈下降趨勢；若K=0，則表示植被狀況無變化。斜率K可以反映植被覆蓋的空間分布情況[33-34]。趨勢分析的顯著性用F檢驗，用以檢驗趨勢的可信度。

(3)

(4)

(5)

1.3.3變異系數分析法

(6)

2 結果與分析

2.1 舟曲縣植被覆蓋的年際變化

舟曲縣1998—2019年間植被覆蓋整體呈顯著增加的態勢(P<0.05，圖2)，FVC在0.76～0.85之間波動上升，增長速率為3.9×10-3a-1，并且植被覆蓋度與春季和初夏(1—5月)降水量之間呈顯著的正相關關系(P<0.05)。

圖2 1998-2019年植被覆蓋年均變化與降水量關系圖Fig.2 Relationship between annual average change of fractional vegetation coverage and precipitation from 1998 to 2019注：圖A：植被覆蓋度的年際變化；圖B：春季和初夏(1—5月)降水量與植被覆蓋度的相關性Note：A：Interannual variation of fractional vegetation coverage;B：Correlation between precipitation and fractional vegetation coverage in spring and early summer (January to May)

舟曲縣高植被覆蓋區域面積占比相對較大，低植被覆蓋區域面積占比最小，植被覆蓋度<75%的區域面積占比呈現減小的趨勢(圖3)。其中：中低植被覆蓋與低植被覆蓋區域面積波動較小，面積占比在1.80×10-3%～1.72%之間，平均面積僅占總面積的0.37%；中植被覆蓋區域面積占比在0.41%～11.90%之間波動，1998年與2018年分別達到其最大、最小值，22 a間平均面積占比為3.98%；中高植被覆蓋區域在2014年面積占比最低，達3.99%；在2018年面積占比最高，達30.77%。中高植被覆蓋區域波動相對較大，表現減少的趨勢，平均覆蓋面積占比15.65%。高植被覆蓋區域面積波動劇烈，在57.68%～95.60%之間變化。

圖3 不同等級植被覆蓋度年際變化圖Fig.3 Annual changes of fractional vegetation coverage at different levels

2.2 植被覆蓋空間變化分析

以400 m為一個梯度，將舟曲縣的海拔分為9個區間，不同海拔梯度之間，植被覆蓋分布具有較大的差異性(圖4)。隨著海拔升高，中高及以下植被覆蓋區域占比逐漸降低，在2 600～3 000 m海拔段內降到最低，僅占到該區間面積的0.5%。海拔4 200 m以上，植被覆蓋僅占到總面積的0.2%，根據人工目視解譯，該區域大多為裸巖險峰與雪體；高植被覆蓋區域隨著海拔的升高面積占比逐漸增大，在1 800～3 400 m海拔段內，植被覆蓋度最優良，且面積占到了區間面積的90%以上；當海拔繼續升高，高植被覆蓋面積占比逐漸減少。

圖4 不同海拔植被覆蓋度分布圖Fig.4 Distribution of fractional vegetation coverage at different altitudes

2.3 植被覆蓋趨勢變化分析

舟曲縣植被覆蓋度的演變具有明顯的空間分異性(圖5，表1)。其中，輕度變化面積占比最大，占比72.16%，其中輕度改善的區域面積占比50.51%，整個區域均有分布；輕度退化的區域面積占比21.70%，主要集中在舟曲縣域中部的武坪鎮與南部的博峪鎮及北部的巴藏鎮及周邊部分區域。顯著退化和明顯退化的區域面積占比較小，分別為0.40%和1.16%，多集中于輕度退化區域附近；顯著改善和明顯改善的區域面積分別占比12.29%和13.99%，分布在白龍江流域與拱壩河流域附近及八愣鄉周圍。整體上舟曲縣植被覆蓋呈現增加趨勢的面積比較大，面積占76.79%。

圖5 植被覆蓋變化趨勢分布圖Fig.5 Distribution map of fractional vegetation coverage trend

表1 舟曲縣植被覆蓋度變化趨勢顯著性統計結果Table 1 Significant statistical results of fractional vegetation coverage in Zhouqu county

各海拔段植被覆蓋度的改善趨勢(包括顯著改善、明顯改善和輕微改善)均大于退化趨勢(圖6)，各海拔段內面積占比均達到60%；在2 200～2 600 m以下4個海拔段內，植被覆蓋度的顯著改善與明顯改善趨勢最大，植被恢復趨勢最好；高海拔區域，顯著改善與明顯改善趨勢相對偏低。植被呈退化趨勢的區域主要分布在1 800～3 800 m海拔段，但以輕微退化為主，退化面積僅占區間總面積的24.95%，且海拔升高退化趨勢又逐漸縮小。

圖6 不同變化趨勢海拔分布圖Fig.6 Altitude distribution map of different changing trends

2.4 植被覆蓋度穩定性分析

22年間舟曲縣植被覆蓋度的變異相對較低，穩定趨勢(非常穩定、穩定)區域占總面積的71.33%，變異趨勢(變異較弱、變異劇烈)區域面積占比28.67%(表3，圖7)。植被覆蓋度處于非常穩定的區域主要分布在舟曲縣的東南部、中部與西北部。植被覆蓋度呈現穩定的區域主要分布在西部、東北部以及中部的山脈。植被覆蓋度變異的區域主要分布在白龍江流域與拱壩河流域的河谷地段。

圖7 變異系數空間分布圖Fig.7 The spatial distribution of the coefficient of variation

海拔梯度上的結果表明(圖8)：變異程度分別在1 173～2 200 m與3 400～4 504 m海拔段面積占比大且表現劇烈。隨著海拔升高，穩定性呈單峰型變化，在2 200～3 400 m區間內，穩定性幅度最優。

圖8 不同海拔變異系數空間分布圖Fig.8 Spatial distribution of coefficient of variation at different altitude

3 討論

3.1 植被覆蓋的年際變化及影響因素

由于氣象因素的制約，獲取研究區域無云的遙感影像比較困難，大部分影像在獲取時都會或多或少的受到云、云在地面投射時的陰影以及氣溶膠等的影響[36]。因此在對遙感數據的處理過程中，去除云遮罩的操作是不可缺少的一環。本研究使用2019年影像進行了驗證，對比了遙感影像在去云前后舟曲縣植被覆蓋度的變化情況，發現去云前植被覆蓋度均值為0.78，相比去云之后的影像均值低0.09，并且在有云遮罩的區域植被覆蓋度值極低。因此通過去云合成圖像的方法不僅改善了圖像質量，而且提高了數據的準確性，使得長時序遙感監測分析更具有真實性與客觀性。

表2 舟曲縣變異系數統計結果Table 2 Statistical results of coefficient of variation in Zhouqu county

植被覆蓋的提升可以有效改善區域生態環境，也在一定程度上遏制了泥石流、滑坡和洪水等自然災害的侵襲[37]。近40年來我國的植被覆蓋正在逐步提高[38]，地處我國西北的甘肅省植被正呈緩慢恢復的趨勢，且以南部植被恢復較好[39]。鞏杰等[40]的研究發現，白龍江流域的植被凈生產力整體呈上升趨勢。本研究中，舟曲縣整體植被覆蓋的變化趨勢與上述結果相似，呈現出“波動起伏—逐漸改善”的趨勢，而且低植被覆蓋區域正在逐漸轉變為高植被覆蓋區域，使得高植被覆蓋區域面積逐漸增加。

眾多研究表明，氣候是制約植被生長發育的重要因素，其中溫度與降水是最關鍵的影響因子[41]。李學梅等[42]研究表明，旬均溫對重慶市近十年的植被覆蓋變化的影響要強于降水；張園等人[43]指出長白山保護區植被對溫度的響應遠比降水強烈；孫高鵬等[44]發現氣溫對黃河流域20年來植被變化有著最高的貢獻率。本研究中，分別探究了春季和初夏均溫(1—5月)、生長季均溫(6—9月)以及全年均溫與植被覆蓋度之間的相關關系，但氣溫與植被覆蓋度之間的相關關系均不顯著，可能是近20年來，舟曲縣的春季和初夏均溫(9.6℃～11.4℃)、生長季均溫(21.4℃～21.8℃)、全年均溫(13.2℃～14.7℃)變化幅度不大，對植被影響輕微。

植被生長的主要驅動因子存在著明顯的地域差異性，一些學者的研究表明降雨量是影響植被覆蓋的主導因素，如燕守廣等[45]通過對近15年來烏梁素海流域的植被變化，發現降水量的增加對植被生長有促進作用；張志強等[46]指出決定黃河流域植被覆蓋度空間格局的關鍵因素是降水量。本研究中，分別選取了春季和初夏降雨量(1-5月)、生長季降水量(6-9月)以及全年降水量與植被覆蓋度進行相關分析，結果僅春季和初夏降雨量(1—5月)與植被覆蓋度呈顯著的正相關關系，其余時段降水量與植被覆蓋度的關系不顯著，說明春季和初夏的降水量是影響舟曲縣植被變化的重要因素，且降雨量對植被生長存在一定的滯后效應，這與Zhang等[47]得出科爾沁地區植被對降水量的滯后響應結果相似。春季和初夏降水量顯著影響舟曲縣的植被覆蓋可能與降雨量的月際差異較大有關，舟曲縣春季和初夏時節月降水量波動范圍可達0～131 mm，因此影響了植被的生長。

3.2 舟曲縣植被空間分布

舟曲縣地處高山峽谷區，海拔差異巨大(1 173～4 504 m)，植被覆蓋的優良狀況隨著海拔升高呈現“V”形的變化趨勢，低海拔段(1 173～2 200 m)植被隨著海拔升高覆蓋面積增多，且中高及以下植被覆蓋面積減少，逐漸以高植被覆蓋為主；中海拔段(2 200～3 400 m)植被覆蓋度高而且分布面積廣；高海拔段(3 400～4 504 m)植被覆蓋稀少，這可能與區域特有的山地氣候有關。在山區，溫度隨海拔升高而明顯的減小，降水量則隨海拔升高而升高直至最大降水高度，之后再隨海拔升高而降低，因此，往往在海拔中段植被生長所需水熱條件最好，植被覆蓋最高[48]。本研究中高植被覆蓋區域多集中在中海拔段內，低海拔段內植被覆蓋隨海拔升高而變高的結果與銀朵朵等[49]對大青山植被覆蓋隨海拔升高而增大這一結果相似。

舟曲縣植被覆蓋的變化趨勢和穩定性呈現出明顯的空間分異，在低海拔，植被覆蓋表現為改善趨勢最優且變異程度強烈的特點，這可能與低海拔段人為干擾的強度有關，這些地區多為農業耕地覆蓋植被，常受到人為活動劇烈影響。隨著海拔升高，改善趨勢減弱而變異系數趨于穩定，可能由于這些區域是重要的生態公益林區，多年的天然林保護工程使其植被覆蓋良好且抗干擾能力較強；高海拔地區，多為裸巖與冰川凍土，鮮有人類活動，植被覆蓋稀少且受制于土壤水熱等條件。整體改善趨勢隨海拔升高呈現單峰型變化，表現趨勢與變異系數一致，體現出變化趨勢與變異程度之間的耦合性。舟曲縣作為典型的生態脆弱區，植被覆蓋正在不斷向好的趨勢轉變，監測植被覆蓋的時空變化顯得極其重要，應根據植被覆蓋變化特點，及時做出調整，進一步改善區域生態環境。

4 結論

本研究使用30 m空間分辨率的Landsat Surface Reflectance Tier 1系列等數據分析舟曲縣的植被覆蓋時空演變特征，結果表明，1998—2019年舟曲縣植被覆蓋總體表現為“整體改善，局部退化”的緩慢增長趨勢。低值被覆蓋與中低等植被覆蓋正在逐漸降低，中等植被覆蓋正在向高植被覆蓋轉化。在中海拔段植被覆蓋度最為優良且面積分布廣，海拔越高植被覆蓋度越低。植被覆蓋及其變化趨勢和穩定性的空間分異明顯，全縣植被覆蓋呈改善趨勢的區域面積最大，約占全域面積的76.8%，在中低海拔段改善趨勢最好；顯著退化和明顯退化的區域極少，僅占總面積的1.6%。22 a間舟曲縣整體變異程度相對偏低，表現穩定的區域占總面積的71.3%。